neo4j学习

neo4j

数据库

发布日期: 2020-03-25

更新日期: 2020-05-04

文章字数: 1,244

阅读时长: 5 分

阅读次数:

neo4j下载与安装(windows环境下)

neo4j官网

注：官网下载neo4j相当的慢。

国内下载地址

1.neo4j简单介绍

其是基于java语言编写的图形数据库。图是一组节点和连接这些节点的关系，图数据库也被称作图形数据库管理系统(GDBMS)。

2.需要安装jdk环境

先使用java -version，查看自己的java环境是否配置好。

3.下载neo4j后解压，主要目录如下

Neo4j应用程序有如下主要的目录结构：

bin目录：用于存储Neo4j的可执行程序；

conf目录：用于控制Neo4j启动的配置文件；

data目录：用于存储核心数据库文件；

plugins目录：用于存储Neo4j的插件；

4.创建系统环境变量（可以配置也可以不配置，使用时进入bin下启动也可以）

新建系统变量：将自己neo4j目录粘贴到变量值位置

最后将bin加入到path路径下：

5.测试安装是否成功

出现错误1:

如果出现这种情况，不能加载.psd1模块，这是由于相对路径配置的问题导致的，打开下面的文件：

将路径改成自己的路径：

出现错误2：neo4j版本与jdk版本不相符合，neo4j似乎需要jdk11环境

Neo4j cannot be started using java version 1.8.0_221

更换jdk启动neo4j，成功访问

Neo4j简单的命令

后期需要去学习一些Cypher语法

1.删除数据库中之前的图，创建一个空白的环境进行操作

MATCH (n) DETACH DELETE n

MATCH 是匹配操作，小括号()代表一个节点node，括号里面的n为标识符

2.创建一个人物节点：

CREATE (n:Person {name:’John’}) RETURN n

_CREATE_是创建操作，Person是标签，代表节点的类型。花括号{}代表节点属性。该语句表示创建一个标签为Person的节点，该节点具有一个name属性值，值为john

3.创建更多人物节点

CREATE (n:Person {name:’Sally’}) RETURN n

CREATE (n:Person {name:’Steve’}) RETURN n

Create(n:Person{name:’Xing’})RETURN n

4.创建地区节点

CREATE(n:Location{city:’Miami’,state:’FL’})

CREATE(n:Location{city:’SHANXI’,state:’MA’})

CREATE(n:Location{city:’SHANGHAI’,state:’ME’})

节点类型为Location，属性包括city和state

5.创建关系

MATCH (a:Person {name:’Liz’}),

(b:Person {name:’Mike’})

MERGE (a)->[:FRIENDS]->(b)

方括号[]即为关系，FRIENDS为关系的类型。注意这里的箭头-->是有方向的，表示是从a到b的关系。

6.关系也可以增加属性

MATCH (a:Person {name:’Shawn’}),
(b:Person {name:’Sally’})
MERGE (a)-[:FRIENDS {since:2001}]->(b)

在关系中，同样的使用花括号{}来增加关系的属性，这里给FRIENDS关系增加了since属性，属性值为2001，表示他们建立朋友关系的时间。

7.增加更多的关系

MATCH (a:Person {name:’Shawn’}), (b:Person {name:’John’}) MERGE (a)-[:FRIENDS {since:2012}]->(b)
MATCH (a:Person {name:’Mike’}), (b:Person {name:’Shawn’}) MERGE (a)-[:FRIENDS {since:2006}]->(b)
MATCH (a:Person {name:’Sally’}), (b:Person {name:’Steve’}) MERGE (a)-[:FRIENDS {since:2006}]->(b)
MATCH (a:Person {name:’Liz’}), (b:Person {name:’John’}) MERGE (a)-[:MARRIED {since:1998}]->(b)

8.建立不同类型节点之间的关系-人物和地点的关系

MATCH (a:Person {name:’John’}), (b:Location {city:’Boston’}) MERGE (a)-[:BORN_IN {year:1978}]->(b)

这里的关系是BORN_IN，表示出生地，同样有一个属性，表示出生年份。

9.同样建立更多人的出生地

MATCH (a:Person {name:’Liz’}), (b:Location {city:’Boston’}) MERGE (a)-[:BORN_IN {year:1981}]->(b)
MATCH (a:Person {name:’Mike’}), (b:Location {city:’San Francisco’}) MERGE (a)-[:BORN_IN {year:1960}]->(b)
MATCH (a:Person {name:’Shawn’}), (b:Location {city:’Miami’}) MERGE (a)-[:BORN_IN {year:1960}]->(b)
MATCH (a:Person {name:’Steve’}), (b:Location {city:’Lynn’}) MERGE (a)-[:BORN_IN {year:1970}]->(b)

10.至此，知识图谱的数据已经插入完毕，可以开始做查询了。我们查询下所有在Boston出生的人物

MATCH (a:Person)-[:BORN_IN]->(b:Location {city:’Boston’}) RETURN a,b

11.查询所有对外有关系的节点

MATCH (a)–>() RETURN a

12.查询所有有关系的节点

MATCH (a)–() RETURN a

13.查询所有对外有关系的节点，以及关系类型

MATCH (a)-[r]->() RETURN a.name, type(r)

14.查询所有有结婚关系的节点

MATCH (n)-[:MARRIED]-() RETURN n

15.创建节点的时候就建好关系

CREATE (a:Person {name:’Todd’})-[r:FRIENDS]->(b:Person {name:’Carlos’})

16.查找某人的朋友的朋友

MATCH (a:Person {name:’Mike’})-[r1:FRIENDS]-()-[r2:FRIENDS]-(friend_of_a_friend) RETURN friend_of_a_friend.name AS fofName

17.增加/修改节点的属性

MATCH (a:Person {name:’Liz’}) SET a.age=34
MATCH (a:Person {name:’Shawn’}) SET a.age=32
MATCH (a:Person {name:’John’}) SET a.age=44
MATCH (a:Person {name:’Mike’}) SET a.age=25

18.删除节点的属性